一种输电线路监测方法及系统与流程

本发明涉及图像数据识别，具体涉及一种输电线路监测方法及系统。

背景技术：

1、输电线路是电网的重要组成部分，由于输电线路常年暴露在外面，容易受到自然环境或人为的损坏，因此对输电线路进行定期的巡检是非常有必要的，能够及时发现问题，避免不必要的损失。目前，通过无人机巡检拍摄输电线路的红外图像，根据输电线路的温度变化，来观测是否发生短路或绝缘子破损等缺陷。但是因为受到外界环境光照的影响，拍摄得到的红外图像受到噪声的影响程度较大，会导致在进行电路异常区域识别的时候不准确，因此需要对拍摄得到的图像进行去噪处理。现有技术中，采用均值滤波对图像进行去噪，因为噪声对每个区域的影响程度是不同的，滤波窗口的选择直接影响到去噪的效果，通常选择固定的滤波窗口进行去噪，但是，在选择滤波窗口的过程中，选择的滤波窗口太大，会导致目标区域出现过平滑的现象；滤波窗口太小，去噪效果不佳。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中的不足，本发明提供一种输电线路监测方法及系统，该方法在对输电线路进行巡检时，克服了因为环境因素形成的噪声，在红外识别过程中不清晰的情况，对获得去噪后的红外图像进行自适应均值滤波，提高了红外图像的质量，使得检测的结果更加的准确。

2、本申请实施例提供了一种输电线路监测方法，包括以下步骤：

3、获取输电线路的红外图像；并获取所述红外图像对应的频谱图

4、根据所述频谱图的中心点在不同方向上像素点的灰度差异获取频谱图的异常程度；

5、根据每个所述方向上每个像素点的灰度值，及所述像素点至所述频谱图中心点的距离和所述频谱图的异常程度，获取每个所述方向上每个像素点的关注程度；

6、获取所述红外图像中每个像素点的梯度幅值；根据每个像素点的梯度幅值和位置进行聚类获取多个聚类簇；其中，每个聚类簇对应一个梯度幅值；

7、根据每个所述聚类簇对应的梯度幅值，以及每个所述方向上每个像素点的关注程度获取每个所述聚类簇的权重；根据每个所述权重获取所述权重对应所述聚类簇的滤波窗口尺寸；

8、根据每个所述聚类簇的滤波窗口尺寸对所述红外图像进行均值滤波去噪获取去噪后的红外图像；根据所述去噪后的红外图像进行温度识别获得输电线路中异常的区域。

9、在一实施例中，每个所述聚类簇的权重是按照以下步骤获取：

10、根据每个所述方向上每个像素点的关注程度获取不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值，并将对应位置像素点的关注程度的均值按照从大到小排序获取关注程度均值序列；

11、将每个所述聚类簇对应的梯度幅值按照从大到小排序获取梯度幅值序列；

12、将所述关注程度均值序列中的每个均值与所述梯度幅值序列中的每个梯度幅值按照序列号进行对应；

13、根据每个所述聚类簇对应的梯度幅值，以及所述梯度幅值在关注程度均值序列中所对应的所述均值，获取每个所述聚类簇的权重。

14、在一实施例中，不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值是按照以下步骤获取：

15、根据每个所述方向上每个像素点的关注程度获取每个所述方向上的关注程度序列；

16、将所有所述关注程度序列中相同序列数对应的所述关注程度的均值作为不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值。

17、在一实施例中，所述频谱图的异常程度是按照以下步骤获取：

18、获取所述频谱图的中心点在不同方向上像素点的灰度值序列；并获取每个所述方向上的所述灰度值序列中相邻灰度值的差值的加和值；

19、根据所有所述加和值的均值获取所述频谱图的异常程度。

20、在一实施例中，所述灰度值序列是从所述频谱图的中心点起向远离所述中心点的方向统计获取的。

21、在一实施例中，所述不同方向中相邻方向之间的角度均相等。

22、此外，为实现上述目的，本发明还一种输电线路监测系统，包括：

23、图像采集模块，用于获取输电线路的红外图像；并获取所述红外图像对应的频谱图；

24、图像去噪模块，用于根据所述频谱图的中心点在不同方向上像素点的灰度差异获取频谱图的异常程度；根据每个所述方向上每个像素点的灰度值，及所述像素点至所述频谱图中心点的距离和所述频谱图的异常程度，获取每个所述方向上每个像素点的关注程度；获取所述红外图像中每个像素点的梯度幅值；根据每个像素点的梯度幅值和位置进行聚类获取多个聚类簇；其中，每个聚类簇对应一个梯度幅值；根据每个所述聚类簇对应的梯度幅值，以及每个所述方向上每个像素点的关注程度获取每个所述聚类簇的权重；根据每个所述权重获取所述权重对应所述聚类簇的滤波窗口尺寸；根据每个所述聚类簇的滤波窗口尺寸对所述红外图像进行均值滤波去噪获取去噪后的红外图像；

25、异常区域识别模块，用于根据所述去噪后的红外图像进行温度识别获得输电线路中异常的区域。

26、本发明的有益效果是：本发明在提供的一种输电线路监测方法及系统，该方法根据图像中异常区域与噪声的特征，将其转换到频域空间，获得对应的频谱图。然后根据图像高低频的变化获得的频谱图的异常程度，进而获得频谱图中不同像素点的关注程度。因为不同区域受到的噪声的影响程度不同，并且对红外图像中的目标区域需要更好的滤波效果，因此根据关注程度与原红外图像的梯度幅值的变化获得每个梯度幅值对应像素点的滤波权重，获取自适应滤波窗口尺寸，根据自适应滤波窗口尺寸对不同梯度幅值对应的像素点进行去噪，使不同梯度幅值对应像素点的去噪效果不同，能够达到更好地去噪效果。

27、本发明提供的方法在对输电线路进行巡检时，克服了因为环境因素形成的噪声，在红外图像识别过程中不清晰的情况，对获得去噪后的红外图像进行自适应均值滤波，提高了红外图像的质量，使得输电线路上的异常区域检测的结果更加的准确。

技术特征：

1.一种输电线路监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的输电线路监测方法，其特征在于，每个所述聚类簇的权重是按照以下步骤获取：

3.根据权利要求2所述的输电线路监测方法，其特征在于，不同所述方向上对应位置像素点的关注程度的均值是按照以下步骤获取：

4.根据权利要求1所述的输电线路监测方法，其特征在于，所述频谱图的异常程度是按照以下步骤获取：

5.根据权利要求4所述的输电线路监测方法，其特征在于，所述灰度值序列是从所述频谱图的中心点起向远离所述中心点的方向统计获取的。

6.根据权利要求1所述的输电线路监测方法，其特征在于，所述不同方向中相邻方向之间的角度均相等。

7.一种输电线路监测系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了一种输电线路监测方法及系统，属于图像数据识别技术领域；包括以下步骤：获取输电线路的红外图像；获取频谱图的异常程度；获取每个方向上每个像素点的关注程度；根据每个聚类簇对应的梯度幅值，以及每个方向上每个像素点的关注程度获取每个聚类簇的权重；根据每个权重获取权重对应聚类簇的滤波窗口尺寸；根据去噪后的红外图像进行温度识别获得输电线路中异常的区域。本发明关注程度与原红外图像的梯度幅值的变化形成一种自适应滤波窗口，对不同梯度幅值对应像素点进行去噪，能够达到更好地去噪效果，使得监测的结果更加的准确。

技术研发人员：姚建生,朱小强,史小龙,姚栋宇,程毛迪
受保护的技术使用者：江苏天南电力股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11